Que signifie "RAG"?
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La génération augmentée par récupération (RAG) est une méthode qui combine deux parties principales : récupérer des infos d'une base de données et utiliser ces infos pour créer des réponses. Cette technique est souvent utilisée dans des applis comme les chatbots et les systèmes de questions-réponses pour donner de meilleures réponses en tirant des données pertinentes de sources externes.
Comment ça marche, RAG ?
Le processus commence quand un utilisateur pose une question. RAG cherche d'abord des infos liées dans une base de données séparée. Une fois qu'il trouve un contexte utile, il introduit ces infos dans un modèle de langage, qui génère ensuite une réponse basée à la fois sur la question et les données récupérées. Ça permet au système de donner des réponses plus éclairées et précises.
Pourquoi RAG est important ?
RAG améliore la capacité des modèles de langage à répondre de manière précise, surtout quand il s'agit de sujets spécifiques ou de questions complexes. En accédant à des infos à jour et pertinentes, ça améliore l'expérience utilisateur dans des applis où avoir des infos exactes est crucial.
Applications de RAG
RAG est utilisé dans divers domaines, comme :
- Chatbots : Pour aider les utilisateurs à trouver des infos sur des services ou des produits.
- Éducation : Pour répondre aux questions des étudiants en utilisant un large éventail de ressources.
- Support Client : Pour fournir des réponses rapides et précises aux demandes courantes.
Développements actuels
Les chercheurs bossent en continu pour améliorer les systèmes RAG. Ils explorent des façons de rendre ces systèmes plus efficaces, fiables et sécurisés. De nouvelles techniques sont en cours de développement pour s'assurer que RAG peut mieux gérer les infos non pertinentes et fournir des réponses plus claires.